基础模型：openai/clip-vit-base-patch32
库名称：transformers.js

适配Transformers.js的ONNX权重版模型，原模型地址：https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32

使用方法（Transformers.js）

若尚未安装，可通过NPM安装Transformers.js JavaScript库：

npm i @huggingface/transformers

示例： 使用pipeline API进行零样本图像分类

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const classifier = await pipeline('zero-shot-image-classification', 'Xenova/clip-vit-base-patch32');
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/tiger.jpg';
const output = await classifier(url, ['tiger', 'horse', 'dog']);
// 输出示例：
// [
//   { score: 0.9993917942047119, label: 'tiger' },
//   { score: 0.0003519294841680676, label: 'horse' },
//   { score: 0.0002562698791734874, label: 'dog' }
// ]

注：当前为ONNX权重单独建立仓库仅是临时方案，待WebML技术更普及后将调整。若需使模型适配Web端，建议使用🤗 Optimum转换为ONNX格式，并参照本仓库结构（ONNX权重存放在onnx子文件夹中）。